优化模型举例

合集下载

数学建模第二讲简单的优化模型

数学建模第二讲简单的优化模型

数学建模第二讲简单的优化模型数学建模是利用数学方法对实际问题进行建模、分析和求解的过程。

在实际问题中,常常需要针对一些指标进行优化,以达到最优的效果。

本讲将介绍一些简单的优化模型。

一、线性规划模型线性规划是一种重要的数学优化方法,广泛应用于工程、经济、管理等领域。

其数学模型可以表示为:\begin{aligned}&\text{max} \quad c^Tx \\&\text{s.t.} \quad Ax \leq b, \quad x \geq 0\end{aligned}\]其中,$x$为决策变量,$c$为目标函数系数,$A$为约束条件系数矩阵,$b$为约束条件右端向量。

线性规划模型指的是目标函数和约束条件都是线性的情况。

通过线性规划模型,可以求解出使得目标函数取得最大(或最小)值时的决策变量取值。

二、非线性规划模型非线性规划模型指的是目标函数或约束条件中存在非线性部分的情况。

非线性规划模型相对于线性规划模型更为复杂,但在实际问题中更为常见。

对于非线性规划问题,通常采用数值优化方法进行求解,如梯度下降法、牛顿法等。

这些方法通过迭代的方式逐步靠近最优解。

三、整数规划模型整数规划模型是指决策变量必须为整数的规划模型。

整数规划在实际问题中应用广泛,如物流配送问题、工程调度问题等。

整数规划模型通常难以求解,因为整数规划问题是一个NP难问题。

针对整数规划问题,常用的求解方法有枚举法、分支定界法、遗传算法等。

四、动态规划模型动态规划模型是指将问题划分为子问题,并通过求解子问题最优解来求解原问题最优解的方法。

动态规划通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

动态规划模型具有递推性质,通过递归或迭代的方式求解子问题的最优解,并保存中间结果,以提高求解效率。

五、模拟退火模型模拟退火是一种用来求解组合优化问题的随机优化算法。

模拟退火算法基于固体退火过程的模拟,通过温度的控制和随机跳出来避免陷入局部最优解。

简单的优化模型

简单的优化模型
01
分析问题中的约束条 件
从问题中分析出各种约束条件,如资 源限制、时间限制、物理条件等。
02
将约束条件转化为数 学表达式
将上述约束条件转化为数学表达式, 如不等式、等式等。
03
将约束条件加入目标 函数中
将上述数学表达式加入目标函数中, 作为目标函数的约束条件。
选择适当的变量类型和范围
确定变量的类型和范围
03
优化算法的选择
梯度下降法
1 2
基本概念
梯度下降法是一种基于梯度下降的优化算法, 通过迭代计算函数梯度,逐步逼近函数的最小 值点。
应用场景
适用于凸函数或非凸函数,尤其在大数据处理 和机器学习领域,用于优化损失函数。
3
注意事项
在处理非凸函数时,可能会陷入局部最小值点 ,需要结合全局优化算法使用。
简单的优化模型
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • 优化模型的分类 • 优化算法的选择 • 优化模型的建立 • 应用案例展示
01
引言
定义和重要性
定义
优化模型是一套用于描述、分析和解决特定问题的数学 模型,通过采用数学方法和算法,寻找最优解决方案。
重要性
优化模型在各行各业都有广泛的应用,如制造业、物流 、金融等。通过优化模型,可以提高效率、降低成本、 增加效益,为企业和社会创造价值。
金融投资优化模型
要点一
总结词
提高投资收益、降低投资风险
要点二
详细描述
金融投资优化模型是针对金融投资领域的一种优化模型 。它通过优化投资组合,提高投资收益、降低投资风险 。该模型考虑了多种资产价格波动、相关性等因素,并 利用统计学习或机器学习算法计算出最优的投资组合方 案。应用该模型可以帮助投资者在保证本金安全的前提 下获得更高的投资收益。

优化模型在生活中的应用

优化模型在生活中的应用

优化模型在生活中的应用人类生活在丰富多彩、变化万千的现实世界里,无时无刻不在运用智慧和力量去认识、利用、改造这个世界,从而不断地创造出日新月异、五彩缤纷的物质文明和精神文明。

而在我们认识、利用和改造世界时我们往往离不开数学方法,数学建模则是利用数学方法解决实际问题的一种实践。

通过抽象,简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。

人们生活是离不开数学的,衣食住行等各个方面都需要数学,倘若能在这些实际问题中建立各种各样的比较典型的数学模型,在遇到生活中的这些琐碎小事时,就能更高效、更正确地进行处理了。

必须说明的是,建立数学模型需要用系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语)对部分现实世界的描述即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。

优化模型是生活过程中必须用到的的数学模型,其建立目的就是为了得到最大化的工作效益以及减少投资等一系列最优条件。

一般来说,我们在生活中经常应用这种模型,却没有将其抽象出来,明文对其进行规定。

1.模型类型说明举例在姜启源先生等人主编的《数学模型》一书中提到过这样一个例子:“一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力,估计可使一头80公斤重的生猪每天增加2公斤.目前生猪出售的市场价格为每公斤8元,但是预测每天会降低0.1元,问该场应该什么时候出售这样的生猪。

”在上述描述中,我们将设计到的特征,用数值明确地表示出来,通过构建数学式子便可很快的计算出最佳的出售时机。

建模解答过程如下:模型假设每天投入4元资金使生猪体重每天增加常数r(=2公斤);生猪出售的市场价格每天降低常数g(=0.1元).模型建立给出以下记号:t ~时间(天).w ~生猪体重(公斤);~p 单价 (元/公斤);R-出售的收入(元);C-t 天投入的资金(元);Q-纯利润(元).按照假设,)1.0(8),2(80=-==+=g gt p r rt w .又知道t C pw R 4,==,再考虑到纯利润应扣掉以当前价格(8元/公斤)出售80公斤生猪的收入,有808⨯--=C R Q ,得到目标函数(纯利润)为其中1.0,2==g r .求)0(≥t 使)(t Q 最大.模型求解这是求二次函数最大值问题,用代数或微分法容易得到当1.0,2==g r 时,20)10(,10==Q t ,即10天后出售,可得最大纯利润20元.2.模型实际应用举例上述实例属于优化模型,在日常生活过程中,我们常常会遇到与之类似的问题,比如购物时如何花最少的钱挑选最合适的商品,外出旅游时如何调节出行费用与参观门票等等,通过这种优化模型,在相关的条件限制下,就可以的到一个最值,是我们得到最大的方便与利益。

数学建模-简单的优化模型

数学建模-简单的优化模型

3)f1(x)与B(t2)成正比,系数c1 (烧毁单位面积损失费) 4)每个队员的单位时间灭火费用c2, 一次性费用c3
火势以失火点为中心,
均匀向四周呈圆形蔓延,
假设1) 的解释
半径 r与 t 成正比
r
B
面积 B与 t2成正比, dB/dt与 t成正比.
模型建立
假设1) 假设2)
dB
b t1,
t t b
由模型决定队员数量x
问题
4 最优价格
根据产品成本和市场需求,在产销平
衡条件下确定商品价格,使利润最大
假设
1)产量等于销量,记作 x 2)收入与销量 x 成正比,系数 p 即价格 3)支出与产量 x 成正比,系数 q 即成本 4)销量 x 依赖于价格 p, x(p)是减函数
进一步设 x( p) a bp, a, b 0
C~
c1
c2
Q 2
T
c1 c2
rT 2 2
每天总费用平均 值(目标函数)
~ C(T ) C c1 c2rT
TT 2
模型求解
dC 0 dT 模型分析
求 T 使C(T ) c1 c2rT Min T2
T 2c1 rc2
Q rT 2c1r c2
c1 T,Q
模型应用
c2 T,Q
失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 画出时刻 t 森林烧毁面积B(t)的大致图形
分析B(t)比较困难, 转而讨论森林烧毁 速度dB/dt.
B B(t2)
0
t1
t2
t
模型假设
1)0tt1, dB/dt 与 t成正比,系数 (火势蔓延速度)
2)t1tt2, 降为-x (为队员的平均灭火速度)

单变量优化模型

单变量优化模型

3.2 模型参数的敏感性分析
问题:对于假设 r=0.01,g=5,当价格因子和品质因子在什么范围 变化是,最优售出时间t=8是(200 gt )(0.65 rt ) 0.45t 0.65 g 200r 0.45 t (r , g ) 2 gr
t 0
3.2 模型参数敏感性分析
• 一头重200磅的猪每天增重5磅, 饲养每天花费45美分. 猪的市场价格是每磅
65美分,但价格每天下降1美分,问: 何时出售收益最大?
养殖猪的品质: 猪的 重量每天的增加因子 g
P(t ) (200 5t )(0.65 0.01t ) 0.45t
5 1 0.618 2
定义 设函数f(x)在区间[a,b]上有定义, 满足
1)在[a,b]上f(x)有极小点x*:
xa ,b
min f x f x*

2)函数f(x)在x*处是左减右增: 对a≤x1≤x2≤b, 有 当x2 ≤ x*时,f(x1)> f(x2) 当x1 ≥ x*时,f(x1)< f(x2)
最优决策: 最 优出售时间
topt
市场价格因素: 猪肉价 格每天降价因子 r
P r , g (t ) (200 gt )(0.65 rt ) 0.45t
问题:当市场价格因素或养殖猪的品质发生变化时, 最优决策是否对这些变化敏感?
3.2 模型参数的敏感性分析
• 一头重200磅的猪每天增重5磅, 饲养每天花费45美分. 猪的市场价格是每磅
min f ( x) x 4 5x3 4x 2 6x 60
120
优点: 算法简单 缺点: 搜索次数 多, 接近极小值 点时反复搜索
100

04章组合优化模型

04章组合优化模型

04章组合优化模型组合优化模型是指在给定一组有限资源的情况下,通过选择和组合这些资源,以达到其中一种目标的问题。

这一类模型广泛应用于供应链管理、制造业生产优化和物流网络设计等领域。

本文将介绍几种常见的组合优化模型,并分析其应用。

一、背包问题背包问题是最基本的组合优化问题之一、背包问题可以描述为在给定一组物品和一个固定容量的背包的情况下,如何选择物品放入背包中,以使得背包中物品的总价值最大。

背包问题可以有多种变形,如01背包问题、完全背包问题和多重背包问题等。

例如,假设有一个容量为C的背包,和n个物品,每个物品有一个重量wi和一个价值vi。

目标是在背包容量限制下,选择一些物品放入背包中,使得背包中物品的总价值最大。

背包问题可以通过动态规划算法求解。

定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些放入容量为j的背包中所能达到的最大总价值。

背包问题的状态转移方程可以表示为:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)二、旅行商问题旅行商问题是一个经典的组合优化问题,也是一个NP-hard问题。

旅行商问题可以描述为在给定一组城市和每对城市之间的距离,如何找到一条最短的路径,使得每个城市只访问一次,并且最终回到起始城市。

旅行商问题可以通过深度优先、分支定界算法和遗传算法等方法求解。

尽管求解旅行商问题的确切解决方案是困难的,但通过使用近似算法和启发式算法,可以在合理的时间内得到较好的解。

三、作业调度问题作业调度问题是指在给定一组作业和一组机器的情况下,如何安排作业在机器上执行,以最大程度地减少完成所有作业的总时间。

作业调度问题可以通过贪心算法和动态规划算法求解。

贪心算法可以按照一些优先级规则对作业进行排序,并依次将作业分配给空闲的机器,直到所有作业都被分配完为止。

动态规划算法可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个作业在j个机器上执行的最小总时间。

优化设计的数学模型

优化设计的数学模型

—— —— —— —— —— —— ——
机械优化设计数学模型的一般形式: 机械优化设计数学模型的一般形式: 数学模型的一般形式 设 X =[x1,x2 ,…,xn]T ,x min. f(x) = f(x1, x2 ,…,xn ) ,x X∈Rn 不等式约束) (不等式约束) 1,2,…,m s.t. gu(x) ≤ 0 u = 1,2, ,m 等式约束) 1,2,…, hv(x) = 0 v = 1,2, , p< n (等式约束
* X 是极小点。 2) = (1,1,−
x1 =, 1
* 。
, x2 = 1
代入原函数,得函数的极小 x = −2
3
f (X ) = 0
例2-3 MATLAB 2-3 MATLAB实现,用M文件求函数的极值点: M
%例2-3 求函数的极值 syms x1 x2 x3 %定义函数f中的符号变量 f=2*x1^2+5*x2^2+x3^2+2*x2*x3+2*x1*x3-6*x2+3; %函数f的表达式 disp( '函数f的表达式:' ) pretty(simplify(f)); %按数学形式显示函数f latex(f); %符号表达式按LaTeX格式输 出 %计算函数的1阶偏导数
解:在MATLAB命令窗口输入主函数
syms t f=t^4-t^2-2*t+5; [x1,x2]=minJT(f,0,0.1)
第3章 一维搜索方法与MATLAB实现
各阶主子式的值为
a11 = 4 > 0
a11 a12
a12 4 0 = = 40 > 0 a22 0 10
a11 a12 a21 a22 a31 a32

优化模型

优化模型

s. t.
subject to
“受约束于”之意
(二)优化模型的分类
1.根据是否存在约束条件 有约束问题和无约束问题。 2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。 3.根据目标函数和约束条件表达式的性质
线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等。
(1)非线性规划
目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数。
S (T , c1 )
1 S (T , c1 ) 2
1 S (T , c2 ) 2
1 S (T , r ) 2
意义是当准备费增加1%时,生产周期增加0.5% ; 而存贮费增加1%时,生产周期减少0.5% ;
日需求量增加1%时,生产周期减少0.5% 。
当 c1 , c2 , r 有微小变化对生产周期影响不太大。
i 1
n
aik xk bi , i 1,2,..., n. s.t. k 1 x 0, i 1,2,..., n. i
n
(3)二次规划问题
目标函数为二次函数,约束条件为线性约束
1 n min u f ( x) ci xi bij xi x j 2 i , j 1 i 1 n aij x j bi , i 1,2,..., n. s.t. j 1 x 0.i 1,2,..., n. i
敏感性分析
讨论参数 c1 , c2 , r 有微小变化时对生产周期T 影响。 由相对变化量衡量对参数的敏感程度。
T 对c1 的敏感程度记为
2 1 c2 r c1 1 T T dT c1 S (T , c1 ) 2 2c1 T 2 c1 c1 dc1 T c2 r 1 1 S (T , c2 ) S (T , r ) 2 2
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。


18, 21.5, 12.5, 23, 10.5, 32
1., 0, 0, 0, 3., 0
49.5
这显然不是我们想要的结果。
2013-9-6
利用穷举法,得
点菜 价格(元) 点菜 价格(元)
1,2,3,6
4,2,1,6 4,5,1,2 4,5,1,6 4,5,3,1 1,2,3,5
84
运输问题
点菜问题
旅行商问题
2013-9-6
实例1 最优捕食者策略
假设存在一种捕食者,穴居A处,在B和C处有两个食物
源X、Y。捕食者从巢穴A到区域B和C带回一单位的食物所需 的时间估计为2分钟和3分钟。捕食者在区域B平均花2分钟捕 获一单位食物X,而在区域C只花1分钟就捕获一单位食物Y。 一单位X所产生的热量估计为25焦耳,一单位Y所产生的热量
2013-9-6
发点
收点
B1 X11 X21
B2 X12 X22
…. ….. ….
Bn X1n X2n a1
A1
A2
….. Am
a2
….. am
Xm1
Xm2
…..
Xmn
b1
b2
….
bn
2013-9-6
A1的总费用
A1 ~ B j C11 x11 C12 x12 ... C1n x1n C1 j x1 j
型。
00年B题:“钢管订购和运输”,二次规划模型。
01年B题:“公交车调度”,双目标规划模型。
02年A题:“车灯线光源的优化设计”,规划模型。
2013-9-6
03年B题:“露天矿生产的车辆安排”,非线性 规划模型。 04年B题:“电力市场的输电阻塞管理”,双目 标线性规划模型。 05年B题:“DVD在现租赁”,0-1规划模型。
点一次最后回到0点的图。 现在只需证明 一个圈。
2013-9-6
{xij } 是 (P) 的可行解的充分
必要条件 xij 1 对应的边组成完全图中的
估计为30焦耳。假设捕食者每天不可超过120分钟用于从巢穴
到食物区来回行走,同时每天不可能花80分钟以上搜寻食物。 估计捕食者每天能获得的最大热量值是多少?
2013-9-6
一单位实物 行走时间(分钟) 捕获时间(分钟) 热量(焦耳)
X Y
2 3
2 1
25 30
假设捕食者每天能得到 x 单位的食物 X 和 y 单位的食物 Y ,则每天获得的热量值为
标函数的优化模型。 97年A题:“零件的参数设计”,随机优化模型。 97年B题:“截断切割”,动态优化模型。 98年A题:“投资的收益和风险”,双目标优
化模型。
98年B题:“灾情巡视的最佳路线”,0-1线性
规划模型。
2013-9-6
99年A题:“自动化车床管理”,双参数规划模型。
99年B题:“钻井布局”,非线性混合整数规划模
s. t.
subject to
“受约束于”之意
2013-9-6
(二)优化模型的分类
1.根据是否存在约束条件 有约束问题和无约束问题。 2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。 3.根据目标函数和约束条件表达式的性质
线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等。
2013-9-6
(1)非线性规划
序号 1 2 3 4 5
菜单 菜肉蛋卷 炒猪肝 色拉 红烧排骨 咖喱土豆
6
2013-9-6
清汤全鸡
32
1
0
0
1
建模 设xi 表示点序号为i 的菜,则 目标函数:
min z 18x1 21.5x2 12.5x3 23x4 10.5x5 32x6
x1 x4 x6 1 x x 1 2 5 s.t. x1 x3 1 x x x 1 1 2 6 x1 , x2 , , x6 0 or 1
其中 xij (0 i,j n), 表示若该旅行商在访问城 i xij 0 后接着访问城 j ,则令 xij 1 ,否则令
2013-9-6
定理:0-1规划问题(P) 即为旅行商问题。
证明:将 n+1个城市看作顶点,可以作为一个完
全图(即任意两点均有边相连图),{1,2,…,n}
的每一排序对应于图中一个由0点出发经每一顶
min u ci xi
i 1
n
aik xk bi , i 1,2,...,n. s.t. k 1 x 0, i 1,2,...,n. i
n
2013-9-6
(3)二次规划问题
目标函数为二次函数,约束条件为线性约束
1 n min u f ( x) ci xi bij xi x j 2 i , j 1 i 1 n aij x j bi , i 1,2,...,n. s.t. j 1 x 0.i 1,2,...,n. i
城市间的距离都是已知的,要求找出一条每个
城市都只到一次的旅行线路,使其总旅程最短。
2013-9-6
建模 TSP又称为货郎担问题。给这些城市编号。 出发城市为0,拟访问城市分别为1,2,…,n 问题就转化为:
,n} 求一个{1,2,的排序
{i1 , i2 ,, in } 使得
)
最小。
i0 in1 0
2013-9-6
2013-9-6
优化模型是中国大学生建模竞赛常见的类型, 占很大的比重。
92 年以来,优化模型有: 94年A题:“逢山开路”设计最短路径。 95年A题:“一个飞行管理问题”,线性规划 和非线性规划模型。 96年A题:“最优捕鱼策略”,以微分方程为
基础的优化模型。
2013-9-6
96年B题:“洗衣节水问题”,以用水量为目
2013-9-6
实例2运输问题
设有某物资从m个发点A1,A2,…,Am输送到n个收点B1,B2,…,Bn, 其中每个发点发出量分别为 a1, a2 ,...,am 每个收点输入量分别 为 b1, b2 ,...,bn ,并且满足
m i 1 i
a b
j i
n
j
从发点A到收点B的距离(或单位运费)是已知的,设 为cij (i 1,2,...,m, j 1,2,...,n) 。一个调运方案主要由一组从发 点 Ai 到收点 B j 的输送量 xij 来描述。 问题:寻求一个调运方案,使总运输费用达到最小。
n j 1
A2的总费用
A2 ~ B j C21 x21 C22 x22 ... C2 n x2 n C2 j x2 j
j 1 n
总的费用
f Cij xij
i 1 j 1
m
n
2013-9-6
数学模型
min f Cij xij
i 1 j 1
m
n
n xij ai , i 1,2,...,m. j 1 m s.t. x b , j 1,2,...,n. ij j i 1 xij 0, i 1,2,...,m, j 1,2,...,n 求解:单纯形方法。
2013-9-6
实例3 点菜问题
我们在餐馆中点菜, 需要包含 某些营养成份,但同时又希望总价 格最低。下表是这个餐馆的部分菜 单,请你提供合理的选菜方案。
价格(元 ) 蛋白质 淀粉 维生素 18 21.5 12.5 23 10.5 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 矿物质 1 1 0 0 0
d (i ,i
k 0 k
n
k 1
ik 1 其中 d (ik ,ik为城市 到ik 的距离, 1 )
2013-9-6
TSP的数学规划形式:
min d ij xij
i j
n 表示进入且仅进入城 j 一次; xij 1 i 0 n (P) s.t. xij 1 表示离开且仅离开城 i 一次; j 0 ui u j nxij n 1(1 i,j n,i j ) 保证连通性。 xij 0 or 1
06年A题:“出版社的资源优化配置”,线性规 划模型。
2013-9-6
(一)优化模型的数学描述
将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数
u f (x)

x ( x1, x2 , x3 ,...,xn )
在约束条件 hi ( x) 0, i 1,2,...,m.
gi ( x) 0( gi ( x) 0),i 1,2,..., p.
下的最大值或最小值,其中
x f ( x)
x
2013-9-6
设计变量(决策变量) 目标函数 可行域
min(or max)u f ( x) x
s. t. hi ( x) 0 gi ( x) 0),i 1,2,..., p.
目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数。
min u f ( x) x
s. t. hi ( x) 0, i 1,2,...,m.
gi ( x) 0( gi ( x) 0),i 1,2,..., p.
2013-9-6
(2)线性规划(LP) 目标函数和所有的约束条件都是设计 变量的线性函数。
maxu 25x 30 y 2 x 3 y 120 s.t 2 x y 80 x 0, y 0.
2013-9-6
y 80
图解法
2x+y=80
40
P(30,20)
U=25x+30y o 40 2x+3y=120
60
x
U=25*30+30*20=1350焦耳
相关文档
最新文档